package com.zzyl.serve.service.impl;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.LocalTime;
import java.time.Period;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import cn.hutool.core.date.LocalDateTimeUtil;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.zzyl.common.constant.CacheConstants;
import com.zzyl.common.utils.StringUtils;
import com.zzyl.serve.domain.DeviceData;
import com.zzyl.system.mapper.SysUserMapper;
import com.zzyl.system.mapper.SysUserRoleMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.zzyl.serve.mapper.AlertRuleMapper;
import com.zzyl.serve.domain.AlertRule;
import com.zzyl.serve.service.IAlertRuleService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;

/**
 * 报警规则Service业务层处理
 * 
 * @author liusm
 * @date 2025-08-26
 */
@Service
public class AlertRuleServiceImpl extends ServiceImpl<AlertRuleMapper, AlertRule> implements IAlertRuleService
{
    @Autowired
    private AlertRuleMapper alertRuleMapper;

    @Autowired
    private SysUserRoleMapper userRuleMapper;

    /**
     * 查询报警规则
     * 
     * @param id 报警规则主键
     * @return 报警规则
     */
    @Override
    public AlertRule selectAlertRuleById(Long id)
    {
        return alertRuleMapper.selectById(id);
    }

    /**
     * 查询报警规则列表
     * 
     * @param alertRule 报警规则
     * @return 报警规则
     */
    @Override
    public List<AlertRule> selectAlertRuleList(AlertRule alertRule)
    {
        return alertRuleMapper.selectAlertRuleList(alertRule);
    }

    /**
     * 新增报警规则
     * 
     * @param alertRule 报警规则
     * @return 结果
     */
    @Override
    public int insertAlertRule(AlertRule alertRule)
    {
        return alertRuleMapper.insert(alertRule);
    }

    /**
     * 修改报警规则
     * 
     * @param alertRule 报警规则
     * @return 结果
     */
    @Override
    public int updateAlertRule(AlertRule alertRule)
    {
        return alertRuleMapper.updateById(alertRule);
    }

    /**
     * 批量删除报警规则
     * 
     * @param ids 需要删除的报警规则主键
     * @return 结果
     */
    @Override
    public int deleteAlertRuleByIds(Long[] ids)
    {
        return alertRuleMapper.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
    }

    /**
     * 删除报警规则信息
     * 
     * @param id 报警规则主键
     * @return 结果
     */
    @Override
    public int deleteAlertRuleById(Long id)
    {
        return alertRuleMapper.deleteById(id);
    }


    @Autowired
    private RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate;
    /**
     *报警过滤
     */
    @Override
    public void handleAlertJob() {
        //1.如果没有已启用的报警规则,则直接结束
        LambdaQueryWrapper<AlertRule> wrapper = Wrappers.<AlertRule>lambdaQuery().eq(AlertRule::getStatus, 1);
        Long count  = count(wrapper);
        if (count==0){
            return;
        }
        //2.如果找不到设备上报的数据,则直接结束
        List<Object> dataArrayList = redisTemplate.opsForHash().values(CacheConstants.IOT_DEVICE_LAST_DATA);
        if (ObjectUtil.isEmpty(dataArrayList)){
            return;
        }
        //3.将所有设备上报的数据转换成List<DeviceData>,并处理设备上报的每条数据
        /*List<DeviceData> dataDataList = new ArrayList<>();  汇总   */
        for (Object dataArrayJson : dataArrayList) {
            List<DeviceData> list = JSONUtil.toList(dataArrayJson.toString(), DeviceData.class);
            for (DeviceData deviceData : list) {
                //将每一条设备数据 交给这个方法进行处理
                handDeviceData(deviceData);
            }
        }

    }

    /**
     * 处理一条设备的数据，校验的是否需要报警
     * @param deviceData
     */
    private void handDeviceData(DeviceData deviceData) {
        //1.如果这条设备上报已过去1分钟了，就直接结束（因为定时任务每分钟执行一次，一分钟之后的数据应该是已经被处理过了）
        LocalDateTime alarmTime = deviceData.getAlarmTime();
        long between = LocalDateTimeUtil.between(alarmTime, LocalDateTime.now(), ChronoUnit.SECONDS);
        if (between>60){
            return;
        }
        //2.查询能够针对此数据生效的报警规则
        LambdaQueryWrapper<AlertRule> wrapper = Wrappers.<AlertRule>lambdaQuery()
                .eq(AlertRule::getProductKey, deviceData.getProductKey())
                .eq(AlertRule::getFunctionId, deviceData.getFunctionId())
                .in(AlertRule::getIotId,"-1", deviceData.getIotId())
                .eq(AlertRule::getStatus, 1);
        List<AlertRule> alertRuleList = list(wrapper);
        if (ObjectUtil.isEmpty(alertRuleList)){
            return;
        }
        //3.遍历每个规则：判断当前这条设备 对 每条规则是否触发报警
        for (AlertRule alertRule : alertRuleList) {
            handDeviceDataAndRule(deviceData,alertRule);
        }

    }

    /**
     * 处理此设备与当前规则的对比判断
     * @param deviceData 要判断的设备数据
     * @param alertRule  要使用的报警规则
     */
    private void handDeviceDataAndRule(DeviceData deviceData, AlertRule alertRule) {
        //1.判断这条设备数据的上报时间,在不在这个规则的有效时间范围内
        //1.1 获取此规则的有效时间范围: 08:00:00~20:59:59  将字符串切分成数组: split("分隔符")
        /* String period = alertRule.getAlertEffectivePeriod();
         * String[] split = period.split("~");
         */
        String[] period = alertRule.getAlertEffectivePeriod().split("~");
        LocalTime start = LocalTime.parse(period[0]);
        LocalTime end = LocalTime.parse(period[1]);
        //1.3 如果设备的上报时间早于开始时间, 或者 设备的上报时间晚于结束时间: 都不要处理
        LocalTime alarmTime = deviceData.getAlarmTime().toLocalTime();
        if (alarmTime.isBefore(start)||alarmTime.isAfter(end)){
            return;

        }

        //2.如果此设备数据没有异常,直接结束
        //2.1 首先获取设备上报的数据
        double value = Double.parseDouble(deviceData.getDataValue());
        //2.2  获取规则里的 操作符和阈值: 如果符号是< 则设备值不小于阈值,是没有异常;  如果是符号是>= 则设备值是小于阈值,是没有异常的
        String countKey = StringUtils.format(CacheConstants.ALERT_COUNT_KEY,deviceData.getId(),1);
        if ("<".equals(alertRule.getOperator())&& value>=alertRule.getValue()||
            ">=".equals(alertRule.getOperator())&& value<alertRule.getValue()){
            //没有异常,清理掉异常次数
            redisTemplate.delete(countKey);
            return;
        }

        //3.如果此设备未达到规则的异常阈值,直接结束
        //3.1 如果当前正处于报警的沉默期间已经通过责任人去处理了,则直接结束
        //      如果最终报警了,通知了责任人,那么就要设置一个沉默的标志,有效期是"报警沉默周期"
        //      只要查询一下是否有沉默的标志,如果有就直接结束
        //      我们将沉默标记存储到Redis里,准备一个ksy是 设备标识+规则标识, 存储值随便
        /*报警规则沉默标志key，格式是 iot:alert:silent:设备物联网iotId:报警规则id*/
        String silentFlagKey = StringUtils.format(CacheConstants.ALERT_RULE_SILENT_KEY, deviceData.getId(), alertRule.getId());
        Boolean isSilent = redisTemplate.hasKey(silentFlagKey);
        if (isSilent){
            return;
        }
        //3.2 如果异常持续周期 没有达到上限,同样不需要报警,直接结束
        //  每次定时任务执行时,发现数据异常,要统计异常次数+1(持续周期+1)  持续周期(导出次数)同样存储在Redis里
        //  Redis的key: 包含设备id+ 规则id  value值: 异常的次数
        Long isCount = redisTemplate.opsForValue().increment(countKey, 1);
        if (isCount<alertRule.getDuration()){
            return;
        }
        //4.发动报警了
        //4.1 清理掉异常持续周期的缓存
        redisTemplate.delete(countKey);
        //4.2 进入沉默周期标识
        redisTemplate.opsForValue().set(silentFlagKey,"1",alertRule.getAlertSilentPeriod(), TimeUnit.SECONDS);
        //4.3 查找报警责任人
        Set<Long> userIds = new HashSet<>();
        if (alertRule.getAlertDataType()==1){
            //固定设备异常,找维修人员
            userIds = userRuleMapper.selectUserIdsRuleName("维修工");
        }
        //4.查找责任人,保存报警数据

    }
}
